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AIは市場を効率化するのか、それとも不安定化させるのか バーンスタインが分析
バーンスタインの調査ノートによると、人工知能（AI）は多くの分野で金融市場の効率性を高めている一方で、ボラティリティや市場の混乱を増幅させかねない新たなリスクも生み出している。AIは情報の非対称性を解消する半面、市場の極端な動き（テールリスク）を増大させるという二面性を持つ可能性が指摘されている。
AIによる市場効率化の進展
企業レベルでは、AIは決算報告書や規制当局への提出書類、オルタナティブデータなどを人間より高速に処理することで、市場の効率性を向上させている。これにより、情報格差が縮小し、価格発見機能が改善。アナリストの業績予想が実際の結果により迅速に収斂するため、決算サプライズの規模も縮小する傾向にあるという。
また、AIはリサーチのプロセスそのものを変革している。決算内容のレビューや財務モデルの更新、新規銘柄のカバレッジ開始といったワークフローが自動化されることで、アナリストはより多くの企業をカバーできるようになった。実際に、過去1年間で新興国の中小型株のカバレッジが急増しており、リサーチ不足の銘柄に付随しがちだったバリュエーション・プレミアムが低下する可能性も考えられる。
新たなリスクとボラティリティ増幅の懸念
一方で、類似したAIモデルの普及は新たな脆弱性を生む可能性がある。多くの投資家が重複するデータで訓練された同様のツールに依存するようになると、取引シグナルが同期しやすくなり、ポジションの集中（クラウディング）を助長する。その結果、市場がストレス下にある局面では、相場の反転がより深刻化する恐れがある。
Ad同ノートは、こうしたリスクを示す最近の事例として、2024年8月の円キャリートレードの巻き戻しや、AIが生成した偽情報によって米国株が一時的に動揺したケースを挙げた。これらは、自動化された戦略や合成コンテンツが、市場が新たな情報を検証する時間的猶予なくボラティリティを加速させる可能性を示唆している。
さらに「再帰性の問題」も指摘されている。AIが生成した推奨が投資家行動に影響を与え、その結果生じた価格変動が将来のモデルの出力をさらに強化するというフィードバックループだ。この循環は、モメンタム取引を強め、市場の集中度を高め、より極端なバリュエーションを生み出す可能性がある。
投資家への示唆
これらの分析を総合すると、AIはリサーチと執行の改善を通じて市場の平均的な非効率性を低下させる一方で、ストレス時における大規模な市場混乱の可能性を高めることが示唆される。結論として、市場は「平均的な非効率性は低下するものの、テールリスクは増大する」というトレードオフに直面していると言えるだろう。